Python并发编程：Eventlet假并发？Asyncio才是真并发！

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Eventlet并发请求的局限性

本文探讨了使用Eventlet进行Python并发请求时遇到的问题。 在测试中，即使使用Eventlet创建了多个并发请求，但由于服务端设置了3秒延迟，总耗时仍然达到了9秒，而非预期的3秒左右。这说明Eventlet并未实现真正的并发。

问题分析

Eventlet采用协程（greenlet）实现并发。协程共享同一线程，当一个协程阻塞时（例如等待网络请求），其他协程也会被阻塞，从而导致并发性能下降。 本例中，1000个协程同时发起请求，但每个协程都需要等待3秒的服务器响应，因此总耗时接近所有请求的总等待时间。

基于Asyncio的解决方案

解决方法是采用异步I/O模型。Python的asyncio库提供了异步I/O功能，允许协程在等待I/O操作完成时，将控制权交还给事件循环，从而实现真正的并发。

以下是使用asyncio和aiohttp库重写的客户端代码：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url: str) -> str:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

tasks = [fetch(url) for url in urls]  # urls 为请求URL列表
responses = await asyncio.gather(*tasks)

for body in responses:
    print("got body", len(body), body)

asyncio.gather函数用于并发执行多个协程，并等待所有协程完成。

异步服务器端

为了配合异步客户端，服务器端也需要使用异步框架，例如FastAPI：

import fastapi
from fastapi.responses import JSONResponse
import asyncio

app = fastapi.FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    await asyncio.sleep(3)
    return JSONResponse(content={"message": "hello world"})

使用uvicorn启动异步服务器：uvicorn main:app --workers 1 (main.py为包含以上代码的文件名)。

性能对比

使用asyncio后，测试结果显示总耗时显著降低，从9秒缩短至约0.3秒，验证了异步I/O在实现并发请求时的效率优势。 这表明asyncio成功地实现了真正的并发，避免了协程阻塞带来的性能瓶颈。

到这里，我们也就讲完了《Python并发编程：Eventlet假并发？Asyncio才是真并发！》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！